應(yīng)用人工智能技術(shù) 提升電網(wǎng)智能調(diào)控水平

 

應(yīng)對電網(wǎng)調(diào)控挑戰(zhàn)的人工智能技術(shù)

 

人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代信息通信技術(shù)的代表，正在引發(fā)鏈?zhǔn)酵黄?，推?dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化加速躍升。人工智能呈現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)、人機(jī)協(xié)同、自主操控等特征為解決電力系統(tǒng)調(diào)控運(yùn)行相關(guān)問題、提升智能調(diào)控水平提供了新的思路和方案。有助于提升電力系統(tǒng)調(diào)控運(yùn)行水平的相關(guān)人工智能技術(shù)如下：

 

電網(wǎng)廠站接線圖智能識(shí)別技術(shù)。電網(wǎng)廠站接線圖是調(diào)度員開展電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控和處置故障的基本依據(jù)，由調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)運(yùn)維人員根據(jù)廠站設(shè)計(jì)階段使用的接線圖在計(jì)算機(jī)上人工繪制。人工繪制電網(wǎng)廠站接線圖存在工作量大、圖形樣式復(fù)雜、設(shè)備類型眾多、維護(hù)工作煩瑣等問題。該技術(shù)采用圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)可識(shí)別廠站設(shè)計(jì)階段使用的接線圖上設(shè)備、連線、文字等元素及其排布，自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化圖片描述文件，支撐從特高壓到配網(wǎng)的復(fù)雜大電網(wǎng)全面調(diào)度監(jiān)控。

 

電網(wǎng)運(yùn)行信息智能檢索技術(shù)。調(diào)控系統(tǒng)中的電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)規(guī)模大、種類多、范圍廣。數(shù)據(jù)獲取和分析需要專業(yè)人員編寫復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化查詢語句與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互，門檻較高。該技術(shù)應(yīng)用自然語言處理方法，構(gòu)建調(diào)控領(lǐng)域運(yùn)行信息檢索智能體，自動(dòng)生成與問題含義相同的查詢語句，簡化了編寫專業(yè)結(jié)構(gòu)化查詢語句的方法，提高了數(shù)據(jù)查詢和分析效率，為調(diào)控領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘分析、調(diào)度員助手、虛擬接線員等多種人機(jī)交互場景的深化應(yīng)用提供關(guān)鍵能力支撐。

 

新能源發(fā)電高精度預(yù)測技術(shù)。準(zhǔn)確的新能源發(fā)電功率預(yù)測對電網(wǎng)安全運(yùn)行和電力可靠供應(yīng)具有重要意義。預(yù)測模型和氣象預(yù)報(bào)是影響預(yù)測準(zhǔn)確性的主要因素，在現(xiàn)有氣象預(yù)報(bào)精度下，傳統(tǒng)的預(yù)測方法無法精準(zhǔn)建模，導(dǎo)致預(yù)測精度受限。該技術(shù)采用極度梯度提升樹（XGBoost）、基于決策樹的分布式梯度提升算法（LightGBM）等深度學(xué)習(xí)方法，考慮多種氣象環(huán)境、地貌特征以及不同電網(wǎng)運(yùn)行場景，構(gòu)建新能源發(fā)電預(yù)測模型，提升新能源發(fā)電預(yù)測準(zhǔn)確率，為安排電網(wǎng)運(yùn)行方式提供更加準(zhǔn)確的邊界，為保證電能質(zhì)量、合理安排發(fā)電計(jì)劃提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

 

電網(wǎng)運(yùn)行組織智能安排技術(shù)。電網(wǎng)運(yùn)行組織是指在滿足安全和電能質(zhì)量的前提下，合理利用能源和設(shè)備，以最低的發(fā)電成本或燃料費(fèi)用，保障電網(wǎng)電力平衡，本質(zhì)上是多重約束的多目標(biāo)優(yōu)化問題。未來，新型電力系統(tǒng)面臨控制設(shè)備規(guī)?？焖僭鲩L、低碳化運(yùn)行要求不斷提高等情況，電網(wǎng)運(yùn)行組織將會(huì)呈現(xiàn)高維、非線性等復(fù)雜特征?；谀Ｐ万?qū)動(dòng)的傳統(tǒng)潮流及優(yōu)化算法雖然已經(jīng)成熟應(yīng)用，但存在針對不確定因素建模難、大規(guī)模優(yōu)化求解計(jì)算慢等問題。該技術(shù)采用“人工智能+電網(wǎng)潮流計(jì)算”聯(lián)合驅(qū)動(dòng)模式，應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，研究多種調(diào)節(jié)手段的高比例新能源電網(wǎng)運(yùn)行組織強(qiáng)化學(xué)習(xí)交互機(jī)制，研發(fā)電網(wǎng)仿真模擬器，構(gòu)建電網(wǎng)運(yùn)行組織智能安排智能體，實(shí)現(xiàn)發(fā)電計(jì)劃智能安排和電網(wǎng)運(yùn)行方式自動(dòng)調(diào)整。

 

開展電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域人工智能技術(shù)試驗(yàn)應(yīng)用

 

基于上述技術(shù)研究成果，國家電網(wǎng)有限公司國家電力調(diào)度控制中心統(tǒng)籌組織，中國電力科學(xué)研究院有限公司配合，針對公司多個(gè)區(qū)域電網(wǎng)及新能源發(fā)電場站的真實(shí)數(shù)據(jù)和具體場景，開展了調(diào)控領(lǐng)域電網(wǎng)廠站接線圖識(shí)別、電網(wǎng)運(yùn)行信息檢索、新能源發(fā)電預(yù)測以及電網(wǎng)運(yùn)行組織安排方面的試驗(yàn)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域人工智能技術(shù)應(yīng)用水平的提升。

 

在電網(wǎng)廠站接線圖識(shí)別方面，對多個(gè)典型地區(qū)、多個(gè)廠站類型、多個(gè)電壓等級、多種接線方式的真實(shí)接線圖進(jìn)行模型訓(xùn)練，識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)85%。

 

在電網(wǎng)運(yùn)行信息智能檢索方面，對包含發(fā)電廠、變電站、電力一次設(shè)備、自動(dòng)化設(shè)備等多種數(shù)據(jù)對象的電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域真實(shí)語料進(jìn)行智能解析，調(diào)度語言解析準(zhǔn)確率從20%提升至80%。

 

在新能源發(fā)電預(yù)測方面，選取分布于華北、華中、西北等區(qū)域，覆蓋戈壁、山地、平原、丘陵、海上及山地和高原疊加等多種地形的風(fēng)電場及光伏電站，使用歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測模型，預(yù)測準(zhǔn)確率在現(xiàn)有基礎(chǔ)上提高了1至1.5個(gè)百分點(diǎn)。

 

在優(yōu)化調(diào)度方面，以我國省級電網(wǎng)網(wǎng)架和實(shí)際運(yùn)行情況為藍(lán)本，構(gòu)建新型電力系統(tǒng)SG-126節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)模型，并以此為研究對象，探索“人工智能+電網(wǎng)潮流計(jì)算”聯(lián)合驅(qū)動(dòng)模式，為解決無模型問題提供了新方法。在此模式下，優(yōu)化計(jì)算時(shí)間極短，適應(yīng)電網(wǎng)在線決策要求，為調(diào)控運(yùn)行人員提供決策參考。

 

電網(wǎng)調(diào)控技術(shù)和人工智能技術(shù)將深度融合

 

在碳達(dá)峰碳中和背景下，構(gòu)建新型電力系統(tǒng)是對傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的全方位變革。未來，電力系統(tǒng)調(diào)控運(yùn)行將面對更大數(shù)量的控制對象、更多類型的調(diào)節(jié)手段、更為復(fù)雜的運(yùn)行場景。與此同時(shí)，以人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和迭代速度將進(jìn)一步加快，相關(guān)科技成果加速落地，應(yīng)用場景逐漸覆蓋生產(chǎn)、生活的方方面面，人工智能技術(shù)將成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)調(diào)控運(yùn)行可為人工智能技術(shù)應(yīng)用提供更多新場景，也可為調(diào)控運(yùn)行技術(shù)注入更多發(fā)展動(dòng)能，人工智能技術(shù)與調(diào)控運(yùn)行應(yīng)用創(chuàng)新將形成相互促進(jìn)、螺旋上升的發(fā)展形態(tài)，對推動(dòng)電網(wǎng)智能調(diào)控技術(shù)發(fā)展具有重要意義。

 

隨著面向調(diào)控運(yùn)行的人工智能平臺(tái)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、通用算法和基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)的深化研究，電網(wǎng)調(diào)控技術(shù)和人工智能技術(shù)將進(jìn)一步融合，電網(wǎng)智能調(diào)控技術(shù)將充分發(fā)揮調(diào)控?cái)?shù)據(jù)資源優(yōu)勢，形成“模型+數(shù)據(jù)”雙輪驅(qū)動(dòng)模式，構(gòu)建數(shù)據(jù)統(tǒng)一、算力統(tǒng)籌、智能共享、安全可控的人工智能生態(tài)環(huán)境，支撐電網(wǎng)智能感知、交互、分析和決策，為調(diào)控運(yùn)行人員提供更加全面、多元的輔助服務(wù)，為增強(qiáng)新型電力系統(tǒng)智能調(diào)控水平提供有效解決方案。

來源：國家電網(wǎng)報(bào)